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辅助机器人中的智能不服从和人工智能叛乱代理
摘要。随着服务机器人越来越多地融入辅助技术，需要对这些机器人自主性的界限和范围进行推理，例如它们何时应该仅仅对环境做出反应，何时应该做出主动决策，何时应该覆盖命令。在大多数现有研究中，“好”辅助机器人的定义是遵从给定命令的机器人。最近的两篇论文挑战了这一观点，并描述了系统可能选择反抗命令或由于深刻理解处理者的意图而违抗处理者的情景。本文对这两篇论文进行了比较讨论，以及它们如何共同为可以覆盖命令的辅助机器人创建一个更全面的框架。
使用辅助技术的个人可能无法完全
2.3 给药 仅供肌肉注射使用。溶解后，PENBRAYA 为均匀的白色悬浮液。如果疫苗不是均匀的悬浮液，请在给药前摇匀。 在溶液和容器允许的情况下，给药前应目视检查肠外药物产品是否有颗粒物和变色。如果存在任一情况，则丢弃。立即给药 PENBRAYA 或储存在 2°C 至 30°C (36°F 至 86°F) 之间并在 4 小时内使用。如果 4 小时内未使用，请丢弃溶解的疫苗。 3 剂型和强度 PENBRAYA 是注射用悬浮液。溶解后的单剂量约为 0.5 毫升。 4 禁忌症 请勿向有对 PENBRAYA 任何成分有严重过敏反应（例如过敏反应）病史的个人给药 PENBRAYA [见说明 (11)]。 5 警告和注意事项 5.1 急性过敏反应的处理 如果在使用 PENBRAYA 后发生过敏反应，必须立即采取适当的医疗措施来处理急性过敏反应。
智能仿生视觉：VIS
该声明中提到的统计数据来自世界卫生组织（WHO）世界愿景的2019年世界报告。本报告强调了视力障碍的全球流行及其对个人和社区的影响。这是与上述统计数据相关的一些关键点：全球视力障碍局势提出了一个惊人的挑战，世界卫生组织（WHO）估计，全球范围内有22亿个人与近距离或远距离视力障碍的陷阱，如图1。令人不安的是，这个问题的地理分布揭示了一个鲜明的现实 - 占90％的失明个人发现自己在低收入和中等收入国家。这种鲜明的对比强调了在各个地区访问基本眼镜护理和视觉服务方面的明显差异。这是我们年轻的人口的困境，该报告阐明了儿童的脆弱性。一个惊人的统计数据表明，全球至少有10亿儿童面临视力障碍的风险，强调了对早期发现和干预以解决和防止年轻人视力障碍的批评。这凸显了全球努力的紧迫性，以确保公平地获得眼镜护理并保护全球成年人和儿童的愿景。
社会辅助机器人健康和社会护理的形态
摘要 - 本文反映了过去24个月完成的四项研究，包括胡椒，帕罗，所有猫和狗的欢乐，米罗，pleo，pleo，padbot和更便宜的玩具，包括i）焦点小组和对适当的机器人宠物设计的访谈，ii）对机器人宠物的伦理互动以及iii唱片的互动互动以及一定的机器人之间的互动和一定的互动。在分析的研究中，总共包括371位参与者的观点。数据被审查并开采，以与形态类型在健康和社会护理中的使用和影响相关。结果表明，生物形态设计比机械态更可取，语音和生命模拟特征（例如呼吸）受到了良好的接受。拟人化表现出在唤起变质设计缺乏的恐惧和任务预测的局限性。因此，熟悉的，动物形态的外观与动画，生命模拟和语音能力的结合似乎是为健康和社会护理开发的未来机器人的研究领域。
新兴技术及其产生新辅助技术的潜力
摘要 辅助技术 (AT) 的使用受限是公认的全球性挑战。新兴技术有潜力开发新的辅助产品并弥补使用辅助技术方面的一些差距。然而，对这些技术在辅助技术领域的潜力的分析有限。本文介绍了一项旨在概述新兴技术发展及其在辅助技术领域的潜力的研究。它涉及进行灰色文献综述和专利分析，以概述可能促进新辅助技术产品和服务开发的新兴使能技术并确定新兴的辅助技术应用。分析确定了与辅助技术领域相关的七项使能技术。这些是人工智能、新兴的人机界面、传感器技术、机器人技术、连接和计算的进步、增材制造和新材料。虽然有超过 370 万项专利与这些使能技术有关，但其中只有一小部分——分析中确定了 11,000 项与辅助技术特别相关的专利（0.3%）。本文介绍了一些有希望的例子。总体而言，结果表明，利用新兴技术进步的新型 AT 解决方案具有巨大潜力。
ASHA：通过人机协同强化学习实现辅助远程操作
摘要 — 构建用于通过任意、高维、嘈杂的输入（例如，网络摄像头的眼部注视图像）控制机器人的辅助界面可能具有挑战性，尤其是在没有自然的“默认”界面的情况下推断用户期望的操作时。通过在线用户对系统性能的反馈进行强化学习为这个问题提供了一个自然的解决方案，并使界面能够适应个人用户。然而，这种方法往往需要大量的人在环训练数据，尤其是在反馈稀疏的情况下。我们提出了一种从稀疏用户反馈中有效学习的分层解决方案：我们使用离线预训练来获取有用的高级机器人行为的潜在嵌入空间，这反过来又使系统能够专注于使用在线用户反馈来学习从用户输入到期望的高级行为的映射。关键见解是，使用预训练策略可使系统从稀疏奖励中学到比单纯的强化学习算法更多的知识：使用预训练策略，系统可以利用成功的任务执行来重新标记用户在未成功执行期间实际想要做的事情。我们主要通过一项用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用网络摄像头和他们的目光在三个模拟机器人操作领域执行任务：拨动电灯开关、打开架子门以接触里面的物体以及旋转阀门。结果表明，我们的方法在不到 10 分钟的在线训练中成功地学会了从稀疏奖励中将 128 维凝视特征映射到 7 维关节扭矩，并无缝帮助采用不同凝视策略的用户，同时适应网络摄像头输入、任务和环境的分布变化。
辅助技术设计作为计算机科学学习体验
随着人们越来越意识到开发无障碍应用程序的重要性，将包容性设计融入计算机科学 (CS) 课程的工作也获得了发展。然而，将无障碍融入入门级 CS 课程仍然存在障碍。在本文中，我们讨论了当前构建辅助技术所面临的挑战，以及一项探索无障碍在本科 CS 课程中的作用的形成性研究的结果。我们通过介绍 V11（一种跨平台编程接口，可帮助新手 CS 学生构建辅助技术）来应对观察到的障碍。为了评估 V11 作为 CS 和无障碍学习工具的有效性，我们与十名本科 CS 学生进行了设计研讨会，他们集思广益，为实际的无障碍问题寻找解决方案，然后使用 V11 制作解决方案的原型。研讨会后的评估显示，学生对构建无障碍技术的兴趣平均增加了 28%，并且 V11 被评为比其他无障碍编程工具更易于使用。学生的反思表明，V11 可以成为一种无障碍学习工具，同时还可以教授基本的计算机科学概念。
使用辅助技术的个人可能无法完全
在研究监测期内（接种疫苗后约 6 至 8 个月），1323 名（8.3%）Fluzone 高剂量接种者和 1442 名（9.0%）Fluzone 接种者出现了 SAE。接种疫苗后 30 天内，204 名（1.3%）Fluzone 高剂量接种者和 200 名（1.3%）Fluzone 接种者出现了 SAE。这些参与者大多数患有一种或多种慢性合并症。接种疫苗后 6 至 8 个月内共报告 167 人死亡：Fluzone 高剂量接种者 83 人（0.5%），Fluzone 接种者 84 人（0.5%）。接种疫苗后 30 天内共报告 6 人死亡：Fluzone 高剂量接种者 6 人（0.04%），Fluzone 接种者 0 人（0%）。这些数据并未提供死亡与接种 Fluzone High-Dose 疫苗之间存在因果关系的证据。
Carmen：用于个性化神经居住的认知辅助机器人
认知辅助机器人（CAR）具有扩展临床干预措施到家庭的巨大潜力。由于认知能力和康复目标种类繁多，这些系统必须具有敏锐的态度，以支持基于现有临床实践中基础的快速，准确实施的内置内容。为此，我们详细介绍了Carmen的系统体系结构（认知辅助机器人用于动机和神经居民），这是我们与主要利益相关者合作开发的一种敏感机器人系统：临床医生和有轻度认知障碍的人（PWMCI）。我们对卡门进行了精心验证的补偿认知培训（CCT）干预，该干预自动地向PWMCI提供了。我们将卡门部署在这些利益持有人的家中，以评估并获得对系统的初步反馈。我们发现，卡门让参与者在日常生活中使用认知策略，参与者看到了卡门有机会表现出更高的自主权或用于其他应用。此外，卡门的元素是支持富有家居的机器人的开源。因此，卡门将使HRI社区能够向机器人部署质量干预措施，最终提高其可及性和可扩展性。
非洲残疾人士 (PWDS) 的人工智能辅助技术 (ATS)
残疾是指个人因身体结构原因而面临的各种限制和局限，这些限制和局限影响他们的健康和与环境的复杂互动。1 世界卫生组织 (WHO) 估计，全球约有 15% 的人口患有某种残疾。2 在非洲，10% 至 20% 的人口患有残疾。3 即使信息和通信技术 (ICT) 在非洲的普及率不断提高，但由于基础设施不足、缺乏适合残疾人士的无障碍设施以及辅助技术和其他主流技术的成本高昂，很大一部分残疾人 (PWD) 仍然面临数字无障碍的障碍，这加剧了他们遭受的边缘化和排斥。4 因此，研究非洲开发的各种人工智能辅助技术 (AT) 以及这些工具的开发和采用面临的挑战至关重要。